BAB III METODE PENELITIAN Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel. miskin Kabupaten/Kota di Provinsi DIY. Jumlah penduduk miskin
|
|
- Irwan Sanjaya
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Variabel Peelia da Defiisi Operasioal Variabel Variabel Depede Dalam peelia ii variabel depedeya adalah jumlah peduduk miski Kabupate/Kota di Provisi DIY. Jumlah peduduk miski Kabupate/Kota di Provisi DIY adalah total peduduk yag berpedapata kurag dari rata-rata pedapata rata-rata masyarakat di daerah di maa seseorag tiggal, di maa meurut BPS peduduk miski di DIY dega pedapata Rp ,- per kapa per bula, sedagka pada tahu 014 sebesar Rp ,- per kapa per bula (BPS, 015). Jumlah peduduk miski di Provisi DIY dalam kuru waktu dari Tahu 009 sampai dega Tahu 013. Satua jumlah peduduk miski Kabupate/Kota di Provisi DIY adalah jiwa Variabel Idepede Variabel idepede adalah variabel yag mempegaruhi. Dalam peelia ii variabel idepede yag diguaka adalah: 1. Pertumbuha Ekoomi Pertumbuha ekoomi adalah proses keaikka output per kapa dalam jagka pajag. Pertumbuha ekoomi dalam peelia ii pada kuru waktu dari Tahu 009 sampai dega Tahu 013. Satua pertumbuha ekoomi adalah perse. 7
2 8. Rata-rata Lama Sekolah Rata-rata lama sekolah adalah jumlah peduduk kabupate/kota di propisi DIY yag tamat atau lulus SD, SLTP, SLTA, da PT. Rata-rata lama sekolah dalam peelia ii pada kuru waktu dari Tahu 009 sampai dega Tahu 013. Satua rata-rata lama sekolah adalah tahu. 3. Jumlah Pegaggura Jumlah pegaggura adalah bayakya atau persetase jumlah pegaggur terhadap jumlah agkata kerja. Peduduk yag sedag mecari pekerjaa, tetapi tidak sedag mempuyai pekerjaa disebut pegaggur. Jumlah pegaggura Kabupate/Kota di Provisi DIY dalam peelia ii pada kuru waktu dari Tahu 009 sampai dega Tahu 013. Satua jumlah pegaggura adalah jiwa. 3.. Jeis da Sumber Data Dalam peelia ii peulis megguaka data sekuder poolig time series (data pael) yag terdiri dari variabel depede yau jumlah peduduk miski Kabupate/Kota di Provisi DIY da variabel idepede yau pertumbuha ekoomi, rata-rata lama sekolah, da jumlah pegaggura. Data ii diperoleh dari Bada Biro Pusat Statistik (BPS) serta pihak lai yag berkompete dega publikasi data yag releva dega dega peelia ii dega kuru waktu atara Tahu 009 sampai dega Tahu 013 dalam betuk tahua.
3 Metode Pegumpula Data Metode pegumpula data dalam peelia ii megguaka suryei data di Bada Biro Pusat Statistik (BPS) serta pihak lai yag berkompete dega publikasi data yag releva dega peelia ii Metode Aalisis Data Aalisis Regresi Liier Model yag diguaka dalam aalisis ii yau model persamaa liier bergada utuk megetahui pegaruh atara pertumbuha ekoomi, rata-rata lama sekolah, da jumlah pegaggura terhadap jumlah peduduk miski Kabupate/Kota di Provisi DIY dega persamaa atau model liier sebagai berikut: Y = β 0 + β 1 X 1 + β X + β 3 X 3 + e i...(1) Model persamaa log liier dega tujua utuk meyamaka atau memperkecil variasi data da utuk meghidari terjadiya peyak asumsi klasik, sehigga terjadiya perubaha pada variabel idepede aka meyebabka perusahaa pada variabel depede secara absolut utuk melihat elastisas. Berikut ii model persamaa log liier: LY = β 0 + β 1 X 1 + β X + β 3 LX 3 + e i...() Keteraga : Y X 1 X = Jumlah Peduduk Miski Kabupate/Kota di Provisi DIY (jiwa) = Pertumbuha Ekoomi (perse) = Rata-rata Lama Sekolah (tahu)
4 30 X 3 L b 0 b 1-3 = Jumlah Pegaggura (jiwa) = Logartima Natural (perse) = Kostata = Koefisie Regresi = Kabupate/Kota = Error term Parameter β 1, β o, β o3 merupaka koefisie dari masig-masig variabel idepede dari X 1 higga X 3. dalam hal ii variabel jumlah peduduk miski di daerah Kabupate/Kota di Propisi DIY (Y) meyataka variabel depede. Parameter variabel idepede aka diestimasi dega megguaka aalisis data pael dega meggabugka data cross sectio da time series. Adapu alasa megapa yag dipilih adalah aalisis pael data adalah sebagai berikut: (Gujarati, 009: 71). 1. Dega ordiary least square (OLS) biasa dilakuka terpisah diasumsika bahwa parameter regresi tidak berubah atar waktu (temporal stabily) da tidak berubah atar u-u idividualya (cross sectioal u).. Dega OLS biasa aka terjadi asumsi yag sagat semp tetag asumsi klasik yau homoscedastisi da o autocorrelatio (homoskedastisas da tidak berkolerasi pada variabel kesalaha) pembetuka model dega meggabugka data time series da cross sectio. Pegguaa data pael dalam peelia ekoomi mempuyai beberapa keuggula dibadigka dega data time series atau data cross sectio biasa (Hsiao, 1995).
5 31 1. Memberika kepada peeli sejumlah data yag bayak meigkatka derajat kebebasa (degress of freedom) da meguragi koliieras (hubuga) diatara variabel pejelas (explaatory variables), sehigga aka meghasilka estimasi ekoometrik yag efisie.. Data logudial membolehka peeli utuk megaalisis dega megguaka data cross sectioal atau time series. β 0, λ i adalah koefisie-koefisie regresi yag aka daksir. Secara umu model regresi mempuyai betuk sebagai berikut: Y (3) x Dimaa : i t Y : 1,,... meujukka pada cross sectio : 1,,... t meujukka pada suatu waktu tertetu : ilai dari depede variable dari daerah i pada waktu t ada sejumlah K pada x, tidak termasuk costat term α 1 : idividual effect yag kosta atar waktu t da spesifik utuk masig-masig u cross sectio i β μ : koefisie regresi : variabel peggaggu Model seperti di atas adalah model regresi klasik. Jika ka megaggap α 1 adalah sama utuk semua u idividu, maka ordiary least square (OLS) memberika estimasi yag efisie utuk parameter α 1 da β. Dalam megguaka pael data terdapat dua pedekata medasar yau:
6 3 1. Pedekata fixed effect yag meetapka bahwa α 1 adalah sebagai kelompok yag spesifik atau berbeda dalam costat term dalam model regresiya.. Pedekata radom effect yag meletakka α 1 adalah gaggua spesifik kelompok, sama dega μ kecuali utuk masig-masig kelompok Pemiliha Model dega Hausma s Test Sebelum model diestimasi dega model yag tepat, maka aka dilakuka terlebih dulu uji spesifikasi model apa yag aka dipakai, apakah commo model, fixed effect atau radom effect atau ketigaya memberika hasil yag sama. Piliha atara fixed effect da radom effect detuka dega megguaka Hausma s Test atau masig-masig test melakuka uji spesifikasi. Dalam peelia ii peulis megguaka pedekata fixed effect da radom effect dega pemiliha model yag megguaka Hausma Test. atau masig-masig tes melakuka uji sigifikasi. Dalam peelia ii peulis megguaka pedekata fixed effect da radom effect dega pemiliha model yag megguaka Hausma test. Jika ilai Hausma test, jika ilai Hausma test > dari ilai Chi Square -tabel, maka model yag baik utuk diestimasi adalah Fixed Effect, sedagka jika ilai Hausma test < dari ilai Chi Square -tabel, maka model yag baik utuk diestimasi adalah Radom Effect. Berikut ii pejelasa masig-masig model: 1. Pedekata Commo Model Betuk umum regresi commo model dapat di tulis sebagai berikut (Widarjoo, 005:77) :
7 33 Y = β o + β 1 X 1 + β X +.β k X k + e i. (4) Di maa Y adalah variabel depede, X 1 da X 1 adalah variabel idepede da e i adalah residual. Subskrip i meujukka observasi ke i utuk data cross sectio da jika diguaka data time series, maka diguaka subskrip t yag meujukka waktu. Di dalam persamaa (3.4) tersebut β o disebut itersep, sedagka β 1- β disebut koefisie regresi parsial. Adapu asumsi dari regresi commo model adalah : 1. Hubuga atara Y (variabel depede) da X (variabel idepede) adalah liier dalam parameter.. Nilai X ilaiya tetap utuk observasi yag berulag-ulag (o-stocastic) dega asumsi tidak ada hubuga liier atara variabel idepede atau tidak ada multikoliearas. 3. Nilai harapa (expected vakue) atau rata-rata dari variabel gaggua e i adalah ol. E(eIX i ) = 0... (5) 4. Varia dari variabel dari variabel gaggua e i adalah sama (homoskedastisas). Var(eiIX i ) = E[(ei-E(eiIX i )] = E(ei IX i ) = σ.... (6) 5. Tidak ada serial korelasi atara residual ei atau residual ei tidak salig berhubuga dega residual ej yag lai. Cov(ei,ejIX i, X j ) = E[(ei-E(eiIX i )] [(ej0e(ej)ixj) ] = E(eiIX i ) (ejixj)
8 34 = (7) 6). Variabel gaggua e i berdistribusi ormal.. Pedekata Fixed Effect Model Asumsi dari fixed effect, perbedaa atar u dapat dilihat melalui perbedaa dalam costat term. Fixed effect model megasumsika bahwa tidak terdapat time specific effect da haya memfokuska pada idividual specific effect (Hsiao, 1995: 9-30). Sehigga ilai dari depedet variabel utuk uke-i pada waktu y, Y tergatug pada variabel eksoge K, (X Y., X K ) =X yag berbeda atar idividu dalam cross sectio pada satu waktu yag meujukka variasi selama waktu u, sebagaimaa dalam variabel yag specific pada u ke-i da kosta atar waktu. Misal Yi da Xi adalah sejumlah T observasi dalam u ke-i, da mejadi satu dalam vektor gaggua Txi. Sehigga dalam persamaa dapat duliska mejadi (Gree, 000: ). Yi = iαi + Χi β + εi (8) Kumpula batasa mejadi : X d d d atau Y X X i i Y X Y Y
9 35 Dimaa d 1 adalah variabel dummy yag megidikasika u ke-i. Jika matriks TX D = d sehigga mejadi: 1 d d. Kemudia, semua baris T di pasagka, Y= D α + X β + ε.... (9) Model ii disebut Least Square Dummy Variabel ( LSDV ). Model LSDV adalah model regresi klasik, sehigga tidak ada hasil regresi yag baru dibutuhka utuk megaalisisya. Jika haya dalam jumlah kecil, maka model ii bisa diestimasi dega Ordiary Least Square (OLS). Dega K regresor dalam X da kolom dalam D, sebagaimaa regresi bergada dega +k parameter. Jika jumlah dalam ribua, maka model seperti diatas aka melebihi kapasas yag tersedia pada komputer. 3. Pedekata Radom Effect Model Dalam pedekata radom effect, betuk umum regresi data pael : (10) 3 3 Dimaa β tidak lagi diaggap fixed effect tetapi diaggap sebagai variabel radom effect dega ilai rata-rata β 1. Dega demikia ilai itersep utuk masig-masig idividu 1 dapat diyataka sebagai berikut : 1. (11) Dimaa e adalah galat radom effect dega ilai rata-rata ol da varias (1) Dimaa :
10 36 1. galat terdiri atas dua kompoe, yau yag merupaka kompoe galat dari idividu spesifik atau cross sectio, da yag merupaka kompoe galat w gabuga dari time series da cross sectio.. ( w ) 0 3. var( w ) = 4. Dari omor tiga di atas, galat w adalah homokedastis. Namu utuk t s, w da berkorelasi yau galat utuk u cross sectio pada dua tik waktu yag berbeda korelasi. Sehigga koefisie korelasiya dapat diyataka sebagai : Corr ( w, w is ) = t.. (13) Ada dua hal megeai koefisie korelasi, pertama u cross sectio tertetu, ilai korelasi atara galat pada dua waktu yag berbeda adalah tetap. Kedua, struktur korelasi tetap sama utuk u cross sectio artiya idetik utuk semua idividu. Kodisi yag tepat utuk radom effect adalah jika diyakii bahwa u cross sectio yag diambil sebagai sampel diambil dari populasi yag besar Regresi Liier Metode Geeralized Least Square (GLS) Dalam peelia ii peulis megguaka metode GLS utuk megolah data pael yag tersedia. Metode ii dipilih karea adaya ilai lebih yag dimiliki GLS dibadig OLS dalam hal megestimasi parameter regresi. Gujarati (009:41) meyebutka bahwa OLS yag umum tidak megasumsika bahwa
11 37 varia variabel adalah heteroge. Pada keyataaya variasi data pael cederug heteroge. Metode GLS lebih memperhugka heterogeas yag terdapat pada variabel idepedet secara axplis. Sehigga metode ii mampu meghasilka estimator yag memeuhi kreria BLUE (Best Liier Ubiased Estimator) Pegujia Statistik 1. Uji t (t-test) Uji t diguaka utuk membuktika pegaruh variabel idepede terhadap variabel depede secara idividual dega asumsi bahwa variabel yag lai tetap atau kosta. Adapu lagkah-lagkah dalam uji t utuk pegaruh yag posif da egatif adalah : a). Merumuska hipotesis utuk pegaruh posif Ho : βi 0 (Variabel idepede tidak berpegaruh secara posif da sigifika terhadap variabel depede) Ha : βi > 0 (Variabel idepede berpegaruh secara posif da sigifika terhadap variabel depede) b). Merumuska hipotesis utuk pegaruh egatif Ho : βi 0 (Variabel idepede tidak berpegaruh secara egatif da sigifika terhadap variabel depede) Ha : βi < 0 (Variabel idepede berpegaruh secara egatif da sigifika terhadap variabel depede) c). Meetuka kreria pegujia pegaruh posif Peelia ii megguaka uji satu sisi kaa, maka daerah peolakaya berada di sisi kaa kurva yag luasya α da derajat kebebasa (degrre of
12 38 freedom) yau : df = -k, dimaa adalah jumlah sampel da k adalah kostata. - Bila t -statistik t -tabel, maka Ho derima, artiya tidak ada pegaruh secara posif da sigifika atara variabel idepede terhadap variabel depede. - Bila t -statistk > t -tabel, maka Ho dolak, artiya ada pegaruh secara posif da sigifika atara variabel idepede terhadap variabel depede. d). Meetuka kreria pegujia pegaruh egatif Peelia ii megguaka uji satu sisi kiri, maka daerah peolakaya berada di sisi kaa kurva yag luasya α da derajat kebebasa (degrre of freedom) yau : df = -k, dimaa adalah jumlah sampel da k adalah kostata. - Bila -t -statistik > -t -tabel, maka Ho derima, artiya tidak ada pegaruh secara egatif da sigifika atara variabel idepede terhadap variabel depede. - Bila t -statistk > t -tabel, maka Ho dolak, artiya ada pegaruh secara egatif da sigifika atara variabel idepede terhadap variabel depede. e). Mecari ilai t -statistik (Gujarati, 009: 74) t -hug = i Se i Keteraga : t βi = Nilai t -statistik = Koefisie regresi Se βi = Stadard error βi. Uji F (F-test) Uji F adalah uji serempak yag diguaka utuk megetahui pegaruh variabel idepede secara serempak terhadap variabel depede.
13 39 Lagkah-lagkah : a). Merumuska hipotesis : Ho : β 1 = β = β 3 = 0 (Tidak ada pegaruh yag sigifika atara variabel idepede terhadap variabel depede secara simulta). Ha : β 1 β β 3 0 (Ada pegaruh yag sigifika atara variabel idepede terhadap variabel depede secara simulta). b). Meetuka kreria pegujia dega level of sigificat (α) 5 %, da df pembilag k-1 da peyebut -k. -Bila F -statistik > F -tabel, maka Ho dolak, artiya secara simulta variabel idepede berpegaruh terhadap variabel depede. -Bila F -statistik F -tabel, maka Ho derima, artiya secara simulta variabel idepede tidak berpegaruh terhadap variabel depede. c). Mecari F -statistik (Gujarati, 009: 141) : R /( k 1) F -hug = (1 R ) /( k) Keteraga : R K = Koefisie Determiasi = Jumlah Variabel Idepede = Jumlah Observasi 3. R (Koefisie Determiasi R (Koefisie Determiasi) utuk megetahui seberapa besar kemampua variabel idepede dalam mejelaska variabel depede. Nilai R (Koefisie Determiasi) mempuyai rage atara 0-1. Semaki besar R megidikasika semaki besar kemampua variabel idepede dalam
14 40 mejelaska variabel idepede. Perumusa yag diguaka utuk mecari ilai R adalah (Gujarati, 009: 139) : R = N XiYi Xi Yi N Xi Xi NYi Yi Keteraga : R = Koefisie determiasi X i = Variabel idepede Y i = Variabel depede N = Observasi
STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 86-88 Latiha 2 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b.
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 85-88 Latiha 1 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepedet variabel serta a. Hitug Sum of for Regressio (X) b. Hitug
Lebih terperinciSTATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA
STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA OUTLINE LANJUTAN Peetua garis duga regresi dega Metode OLS kostata a da koefisie b Aalisis Varias komposisi variasi sekitar garis r da r Stadard
Lebih terperinciPenyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.
2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug
Lebih terperinciBAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN
BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peelitia Meurut Sugiyoo (2010, hlm. 3) pegertia dari obyek peelitia adalah sasara ilmiah utuk medapatka data dega tujua da keguaa tertetu tetag sesuatu hal
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI SEDERHANA
REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA Apa yag disebut Regresi? Korelasi? Aalisa regresi da korelasi sederhaa membahas tetag keterkaita atara sebuah variabel (variabel terikat/depede) dega (sebuah) variabel lai
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI, KAUSALITAS DAN KORELASI DALAM EKONOMETRIKA Regresi adalah salah satu metode aalisis statistik yag diguaka utuk melihat pegaruh atara dua atau lebih variabel Kausalitas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciREGRESI LINIER GANDA
REGRESI LINIER GANDA Secara umum, data hasil pegamata Y bisa terjadi karea akibat variabelvariabel bebas,,, k. Aka ditetuka hubuga atara Y da,,, k sehigga didapat regresi Y atas,,, k amu masih meujukka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Subjek Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kawasa huta magrove, yag berada pada muara sugai Opak di Dusu Baros, Kecamata Kretek, Kabupate Batul. Populasi dalam peelitia ii adalah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciPETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO
PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciPedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai
PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Metode Kuadrat Terkecil Aalisis regresi merupaka aalisis utuk medapatka hubuga da model matematis atara variabel depede (Y) da satu atau lebih variabel idepede (X). Hubuga atara
Lebih terperinciANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA
LATAR BELAKANG DAN KORELASI SEDERHANA Aalisis regresi da korelasi megkaji da megukur keterkaita seara statistik atara dua atau lebih variabel. Keterkaita atara dua variabel regresi da korelasi sederhaa.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER REGRESI SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL. Nurul Muthiah, Raupong, Anisa Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin ABSTRAK
ESTIMASI PARAMETER REGRESI SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL Nurul Muthiah, Raupog, Aisa Program Studi Statistika, FMIPA, Uiversitas Hasauddi ABSTRAK Regresi spasial merupaka pegembaga dari regresi liier klasik.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciIII BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25
18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15
Lebih terperinciProgram Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi
Program Pasca Sarjaa Terapa Politekik Elektroika Negeri Surabaya Probability ad Radom Process Topik 10. Regresi Prima Kristalia Jui 015 1 Outlie 1. Kosep Regresi Sederhaa. Persamaa Regresi Sederhaa 3.
Lebih terperinciPENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI
Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output
Lebih terperinciMata Kuliah: Statistik Inferensial
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id DEFINISI Pegertia Sampel Kecil Sampel kecil yag jumlah sampel kurag dari 30, maka ilai stadar deviasi (s)
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian
BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik
Lebih terperinciPengenalan Pola. Regresi Linier
Pegeala Pola Regresi Liier PTIIK - 014 Course Cotets 1 Defiisi Regresi Liier Model Regresi Liear 3 Estimasi Regresi Liear 4 Studi Kasus da Latiha Defiisi Regresi Liier Regresi adalah membagu model utuk
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bagia ii aka dibahas tetag teori-teori dasar yag diguaka utuk dalam megestimasi parameter model.. MATRIKS DAN VEKTOR Defiisi : Trace dari matriks bujur sagkar A a adalah pejumlaha
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung
42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode korelasioal, yaitu Peelitia korelasi bertujua utuk meemuka ada atau tidakya hubuga atara dua variabel atau
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep
Lebih terperinciPerbandingan Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, dan Estimasi Method Of Moment
PRISMA 1 (2018) https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ Perbadiga Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, da Estimasi Method Of Momet Muhammad Bohari Rahma, Edy Widodo
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperincikesimpulan yang didapat.
Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
Lebih terperinciBAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL
BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai analisis regresi robust estimasi-s
BAB III PEMBAHASAN Pada bab ii aka dijelaska megeai aalisis regresi robust estimasi-s dega pembobot Welsch da Tukey bisquare. Kemudia aka ditujukka model regresi megguaka regresi robust estimasi-s dega
Lebih terperinciBAB III PENGGUNAAN METODE EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION (EBLUP) PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL
BAB III PENGGUNAAN MEODE EMPIRICAL BES LINEAR UNBIASED PREDICION (EBLUP PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL Pada Bab III ii aka dibahas megeai taksira parameter pada Geeral Liear Mixed Model berdasarka asumsi
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciIII. METODELOGI PENELITIAN
III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika, meurut Arikuto (998:73)
Lebih terperinciA. Pengertian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa
Lebih terperinciBAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011
III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega
Lebih terperinci3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
Lebih terperinciSTATISTIKA ANALISIS REGRESI ANALISIS REGRESI LINIER LEKTION ACHT(#8) ANALISIS REGRESI
ANALISIS REGRESI STATISTIKA LEKTION ACHT(#8) ANALISIS REGRESI Regresi: kembali ke tahap perkembaga sebelumya (psi.). Aalisis regresi: aalisis yag diguaka utuk megetahui relasi depedesi (pegaruh) dari satu
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN
TUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN 85-88) 1. Tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b. Hitug Sum of Square for Residual c. Hitug Mea Sum of Square for Regresssio
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode kuatitatif dega eksperime semu (quasi eksperimet desig). Peelitia ii melibatka dua kelas, yaitu satu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciBAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua
BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Lebih terperinciMODUL PRAKTIKUM Statistik Inferens (MIK 411)
MODUL PRAKTIKUM tatistik Iferes (MIK 4) Disusu Oleh Nada Aula Rumaa, KM., MKM UNIVERITA EA UNGGUL 07 Revisi (tgl) : 0 (0 Desember 07) / 4 UJI T DEPENDEN/BERPAANGAN (PAIRED T TET) A. Pedahulua Uji t berpasaga,
Lebih terperinciBAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)
Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara
Lebih terperinci= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik
Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi
5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. dengan asumsi bahwa telah diketahui bentuk fungsi regresinya. atau dalam bentuk matriks dapat ditulis dengan:
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Regresi Parametrik Regresi parametrik merupaka metode statistika yag diguaka utuk megetahui pola hubuga atara variabel prediktor dega variabel respo, dega asumsi bahwa telah
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,
7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka
Lebih terperinciBab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Lebih terperinciTri Handhika Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Kampus D 139 Universitas Gunadarma Abstrak
PENGGUNAAN MEODE EMPIRICAL BES LINEAR UNBIASED PREDICION (EBLUP) PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL ri Hadhika Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Kampus D 139 Uiversitas Guadarma trihadika@staff.guadarma.ac.id
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. deskriptif kuantitatif bertujuan untuk menjelaskan hasil penelitian yang disajikan
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii tergolog peelitia deskriptif kuatitatif. Peelitia deskriptif kuatitatif bertujua utuk mejelaska hasil peelitia yag disajika dalam betuk
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas XI MIA SMA Negeri 1 Kampar,
45 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kelas I MIA MA Negeri Kampar, pada bula April-Mei 05 semester geap Tahu Ajara 04/05 B. ubjek da Objek Peelitia ubjek dalam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kosep Kemiskia Kemiskia dapat dilihat dari dua sisi yaitu kemiskia absolut da kemiskia relatif. Kemiskia absolut da kemiskia relatif adalah kosep kemiskia yag megacu pada kepemilika
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab
BAB III METODE PENELITIAN Metode peelitia merupaka suatu cara atau prosedur utuk megetahui da medapatka data dega tujua tertetu yag megguaka teori da kosep yag bersifat empiris, rasioal da sistematis.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
38 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia adalah suatu cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua tertetu. Peelitia yag megagkat judul Efektivitas Tekik Permaia Pioy Heyo dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada
Lebih terperinciMANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
Lebih terperinciJENIS PENDUGAAN STATISTIK
ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka
Lebih terperinciPengujian Normal Multivariat T 2 Hotteling pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi IPM di Jawa Timur dan Jawa Barat Tahun 2007
1 Peguia Normal Multivariat T Hottelig pada Faktor-Faktor yag Mempegaruhi IPM di Jawa Timur da Jawa Barat Tahu 007 Dedi Setiawa, Zuy Iesa Pratiwi, Devi Lidasari, da Sati Puteri Rahayu Jurusa Statistika,
Lebih terperinci4/19/2016. Regresi Linier Berganda. Regresi Berganda. Model Regresi Berganda. Model Regresi Berganda. Asumsi Regresi Berganda. Model Regresi Berganda
4/9/06 Regresi Liier Bergada Program Studi Tekik Idustri Uiversitas Brawijaa Ihwa Hamdala, ST., MT SI - Regresi & Korelasi Bergada Regresi Bergada Cotoh SI - Regresi & Korelasi Bergada Meguji huuga liier
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciIII BAHAN DAN METODE PENELITIAN
27 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Objek yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda Sumba (Sadelwood) betia da jata berjumlah 30 ekor dega umur da berat yag relatif
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Tujua yag igi dicapai dalam peelitia ii adalah:. Utuk megetahui perbedaa hasil belajar atara model pembelajara tutor sebaya dalam kelompok kecil dega model pembelajara
Lebih terperincix = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?
Pedugaa Parameter x 2 sx s = μ...? 2 = σ x...? = σ...? Peduga Parameter Peduga titik yaitu parameter populasi p diduga dega suatu besara statistik, misal: rata-rata, proporsi, ragam, dll Peduga Selag (Iterval)
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinci